崔利强, 郭代红, 朱曼, 王天琳, 高奥, 赵安琪, 伏安, 肖静
目的 借助临床药物不良事件主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ(ADE-ASAS-Ⅱ)和文本分类技术,基于医院信息系统(HIS)住院患者信息,构建运动障碍自动监测模块,探索其在开展真实世界药源性运动障碍(DIMD)研究中的应用效果。 方法 收集整理文献综述、个案报道、自发报告和患者病历等资料,基于ADE-ASAS-Ⅱ系统和文本分类技术筛选关键词集,构建自动监测模块。选取2022年10月10至16日解放军总医院(我院)住院患者信息,将人工评价与系统报警病例进行对比,评价自动监测模块的性能,通过反复机器学习对其进行优化。收集2022年我院使用丙戊酸钠住院患者的病历,应用构建的运动障碍自动监测模块,分析丙戊酸钠相关运动障碍的发生情况。 结果 共收集到4 918例住院患者(146例出现运动障碍),经过反复模块调试确定了运动障碍自动监测模块最终设置条件,包括纳入标准(文本关键词43个,诊断3个)和排除标准(忽略文本11个,忽略文档标题20个)。2022年我院使用丙戊酸钠的住院患者有1 138例,通过自动监测模块监测到以抽动、震颤等为主要临床表现的DIMD发生率为1.67%(19/1 138)。 结论 基于机器学习和人工评价构建的药源性运动障碍自动监测模块,可用于监测DIMD的发生情况,为临床药物警戒工作提供信息。